具体落地：四个层面的结构改造

1. 内容骨架：HTML 语义与模块化切片
AI 优先通过标题和段落结构来理解页面框架。

• 标题层级严格化：每页只保留一个 H1，H2/H3 逐级展开不跳级。标题里要包含实体名称和用户高频提问词，帮助 AI 快速建立内容地图。

• 结论前置：每个信息单元开篇直接给出事实结论，后续再补充说明。避免长篇背景铺垫淹没核心事实。

• 多用表格与列表：参数对比、服务边界、功能差异等信息，优先用表格呈现。结构化数据比纯文本段落更容易被大模型直接抽取，引用概率更高。

2. 数据层：部署 JSON-LD 结构化标记
这是给页面打上“机器可读标签”的关键一步，相当于直接告诉 AI“这页是什么、包含什么属性”。

• 按页面类型选 Schema：企业介绍页用 Organization，产品页用 Product，问答页用 FAQPage。

• 优先部署 FAQ 标记：把行业高频问题与标准答案成对封装，能显著提升页面进入 AI 候选信源池的概率。

• 铁律：标记里的内容必须和正文完全一致。标记与正文冲突会直接导致 AI 对你的可信度扣分。

3. 站内架构：构建“主题集群”而非随意互链
AI 看重的是你在某个领域的知识体系是否完整，而非单纯传递页面权重。

• 支柱页 + 子页面：针对一个核心业务主题，建立一个总述性的“支柱页”（涵盖完整定义、核心参数），再拆解出多个子页面（针对细分问题、场景、案例）。

• 语义化锚文本：子页面与支柱页之间用描述性的短句做双向链接，不要用“点击查看更多”或单一关键词。锚文本要能准确描述目标页面的实体和范围，帮助 AI 理解页面间的逻辑关系。

4. 技术可抓取性：别让关键内容被“藏”起来

• 正文必须服务端直出：很多网站用纯前端 JS 渲染内容，但多数 AI 爬虫（如 GPTBot）只抓 HTML 源码，不执行 JS。如果正文是 JS 渲染出来的，在 AI 眼里页面就是空的。确保核心正文（参数、FAQ、说明）直接出现在 HTML 源码里。

• 显式放行 AI 爬虫：检查 robots.txt，确保没有误拦截 GPTBot、PerplexityBot、ClaudeBot 等主流 AI 爬虫。